年底是各種公關活動下一年預測井噴的時節。沒有人知道明天會發生什么，更不用說12個月了，但預測的熱潮可以讓我們得到有趣的觀察：哪一種技術最熱。

1. Chatbot

各種預測中，2017年最熱門的技術趨勢是人工智能，而其中最熱的部分是Chatbot。Narrative Science的CEO Stuart Frankel認為：“Chatbot的發展將加速。”他說：“最近一些創新的科技巨頭們對Chatbot研發熱情顯示，到明年，人們通過對話與機器進行交互將會成為常態。對話界面（conversational interface）是游戲規則的改變者。自從計算機的發明以來，我們都不得不使用計算機的語言與之交互，而現在，我們在教計算機使用我們的語言進行溝通。”

Frankel接著說：“Google、Bing等搜索引擎已經能夠使用口語進行搜索，而Facebook推出了能夠理解用戶對話模式和興趣的DeepText。同時，自然語言處理領域的進展使得技術公司紛紛研發聊天機器人、數字助理等，這些即時通訊應用的月活躍用戶量甚至超過了社交網絡。試想未來，我們可以向我們的智能設備詢問任何信息——‘我賬目上有多少錢？’ ，‘我上一次檢查身體是什么時候？’，‘十分鐘車程內有哪些餐廳可以訂兩人位？’……”

2. 新型用戶界面

Demandbase的技術SVP Aman Naimat的著眼點在這些新型用戶界面的提供方，他的預測是：“市場營銷將使用AI，與客戶進行非常個性化的交流。”他補充道：“對市場營銷來說，AI的最有趣也是最有價值的應用是與買家進行一對一的、個性化的對話，知道他們的痛點、目標和野心。這樣的個性化溝通將消滅令人心煩的垃圾郵件。現在在戰略客戶經理之間已經使用這樣的個性化對話，但到2017年，人工智能將使這類型的對話不需選擇特定人群。反之，訪問每個公司主頁的1000萬訪問者都可以有針對其特定需求的個性化人機對話。從動態廣告文案到1對1的電子郵件、定制的網站瀏覽體驗，AI將使大規模的超個性化（hyper-personalizaton）成為可能。”

3.深度學習

近年來深度學習在圖像識別、機器翻譯等任務上的成功促進了對AI的投資，以及實驗性的AI的增加。Teradata的首席分析官Bill Franks的預測是：“深度學習將不再是炒作，而將成為現實。”Franks說：“最近深度學習非常火。但不幸的是，許多人對深度學習的理解有誤，認為深度學習是魔法，能夠包治百病。但事實是，深度學習只在某些領域，例如圖像識別領域的功能特別強大。深度學習并不適用于任何任務。在未來一年，大量企業將使用深度學習，然后市場會認識到它在哪些方面真正有用，哪些方面不適用。更好地了解深度學習的適用范圍能夠增加在正確的領域里對它的關注，加速它的價值的實現。”

4.跨行業應用

這個價值在于數據。人工智能，尤其是深度學習，需要大數據以彰顯其價值，同時這也是數據生成的新來源。Evereseen CEO Alan O‘Herlihy的預測如下：“AI將跨行業地產生影響，而不僅是執行任務。”他說：“舉個例子，在零售行業中，零售商每年由于未能及時發現未掃描商品造成的損失占到總損失的30%。AI能夠解決各行業的這類問題，作為結果，它處理的數據通常也是它收集的數據。這些數據成了使用AI的企業的額外收益。”

Pentaho CEO Quentin Gallivan的預測與之類似，他認為：“在分析中較早應用AI和機器學習的企業將在業務的數據化中取得巨大的先發優勢。”他說：“到2017年，AI的早期使用者將迅速開拓市場，因為他們知道，讓這些系統越早開始學習它們運行的環境，它們能越好地挖掘數據，以得到越準確的預測。對想更精準地為客戶提供推薦商品的電商是如此，對自動駕駛汽車生產商、試圖預防恐怖襲擊的機場也是如此。”

Actifio創始人兼CEO Ash Ashutosh預測說：“就像云已經進入了大多數公司，2017年機器學習將進入IT的幾乎所有方面。”他總結大數據和AI之間的關系，說：“隨著我們超越簡單地獲取大數據的時代，機器學習將迎來一個數據理解和分析的新時代。”

針對類似史蒂芬·霍金等人對AI的可怕預言，Demandbase CMO Peter Isaacson認為：“AI或許會毀滅世界，但在那之前，AI將對B2B市場產生真正的幫助。”他說：“AI將讓B2B營銷人員能夠從客戶、合作伙伴、供應商等中挖掘更多的數據，并理解公司整個的業務網絡。這個完整的360度的視圖讓營銷人員能夠更好地發掘潛在客戶，提供個性化的活動，增加成交率，進一步擴大營銷在C-suite中的價值。”

5. 數據價值凸顯

數據是AI成功的關鍵，這也是為什么數據的質量非常重要。

Radius聯合創始人兼CEO Darian Shirazi預測：“到2017年，基礎數據的質量將成為AI 預測性能的先決條件。”Shirazi 說：“我們將看到有更多的企業專注于解決保持準確、有價值的數據的難題，以讓AI 技術推動企業變革和業務提升的能力名不虛傳。”

6. AI 管理人（AI Supervisors）

Adgorithms 公司的CTO Tomer Naveh 預測“AI 管理人（AI Supervisors）”將興起。他說：“到2017年，將開始出現‘AI 管理人’之類的職業。我們已經習慣在許多勞動密集型的行業中讓機器代替人類工作，在我們的日常生活以及工作中讓機器自動完成任務，但這個過渡需要一個學習的過程。AI 系統將能更好地與它們的操作者交互，傳達它們的決策和推理，這些操作者也需要把新的規則、業務邏輯和反饋回應給AI 系統，以使系統隨著時間的推移性能更好。因此，人們將從自己執行任務，轉為管理AI，讓AI 軟件代替他們執行任務。”

2017年以及更遠的未來，不僅將出現新的工作類型和組織角色，還將出現動搖美國的技術主導地位的新參與者。Actifio 創始人兼CEO Ash Ashutosh 認為：“美國的企業并不是唯一在太平洋對岸尋找未開發商機的企業。可以預見，中國的技術公司將持續爆發式地增長，也將在美國市場爭奪市場份額，提供其他技術產品的低成本、商品化版本，以加速其發展。”